Amazon Kinesis Analytics宣布面向AWS开发人员
Amazon Web Services(AWS)使Amazon Kinesis Analytics可用，支持使用标准SQL连续查询流数据。这使开发人员能够对实时和连续的数据创建SQL查询，以进行实时分析。不需要新的编程技能。
亚马逊Kinesis总经理罗杰·巴尔加表示：“AWS的功能涵盖大数据存储、数据仓储、分布式分析、实时流、机器学习和商业智能，使我们的客户能够轻松地从他们存储在AWS中的海量数据中提取和部署洞察。随着Amazon Kinesis Analytics的加入，我们已经扩展了现有的最广泛的分析服务组合，并使使用SQL对实时流数据进行分析变得更加容易，这样客户就可以比以往任何时候都更快地为他们的业务提供可操作的见解。
Amazon Kinesis Analytics以不到1秒的处理延迟处理流数据，使您能够实时分析和响应。据亚马逊称，它提供了针对流处理进行优化的内置功能，如异常检测和TOP-K分析，因此您可以轻松执行高级分析。
AWS首席布道者Jeff Barr说，您现在可以对您的流数据运行连续的SQL查询，在数据到达时对其进行过滤、转换和汇总。“；您可以专注于处理数据并从中提取业务价值，而不是将时间浪费在基础设施上。您可以在5分钟内构建一个功能强大的端到端流处理管道，而无需编写任何比SQL查询更复杂的代码。
当我想到对数据库表运行一系列SQL查询时，我通常认为数据或多或少保持静态，而查询来来去去很快，”；Barr解释道。“；总是添加、更改和删除行，但当考虑在特定时间点运行的单个查询时，这通常并不重要。对流数据运行Kinesis Analytics查询会使此模型发生变化。查询运行时间很长，随着新记录、观察或日志条目的到来，数据每秒更改多次。一旦您理解了这一点，您就会发现查询处理模型非常容易理解：您构建的持久查询会在记录到达时对其进行处理。
通过转到AWS管理控制台并选择Kinesis Streams或Kinesis Firehose数据流，AWS客户可以在几分钟内使用Amazon Kinesis Analytics。亚马逊表示，Kinesis Analytics负责持续查询流数据所需的一切，自动进行扩展以匹配传入数据的数量和吞吐量，同时提供亚秒级的处理延迟。
